ドローンと画像解析で進化する駅施設の検査業務とは

ドローンと画像解析で進化する駅施設の検査業務

近年、さまざまな業界でデジタル技術が採用され、特に建物検査業務においても効率化が求められています。株式会社旭テクノロジー（ATCL）は、JR西日本と協力し、ドローンと画像解析を駆使した新たな検査手法を検討しました。今回はその取り組みと成果を詳しくご紹介します。

背景

駅舎や跨線橋、ホーム上屋などの駅施設は、従来は目視による点検が主流でした。この方法では、広範囲にわたる検査を行う際、かなりの時間と労力を要するため、効率化の必要性が浮上しています。また、熟練者の技術や経験による判定にはばらつきが生じるため、データ管理の複雑さも問題視されています。

さらに、少子高齢化に伴う人材不足と設備の経年劣化もあり、新しい技術を導入して生産性を向上させることが急務となっています。

取り組み概要

今回の検証においては、駅の設備ごとの検査項目や基準を考慮し、具体的な撮影条件を整理しました。ドローンが自動で航行し、対象物を撮影後、画像解析によって劣化部分を特定する一連のフローを実施しました。特に、自動航行によるデータ収集が効率的かつ持続的な撮影の再現性を確保することができるか、また、必要な品質の画像が得られるかを確認することが重要でした。

検証結果

検証の結果、ドローンと画像解析を組み合わせた手法が駅施設の検査業務において非常に効果的であることが実証されました。現場の条件下でも、撮影から解析までのプロセスがスムーズに機能しました。

ドローン自動航行の重要性

飛行中には、周囲の障害物や架空線との距離を事前に確認し、安全距離を維持する最適な航行ルートが設定されました。この結果、一貫して同じ位置から撮影できるため、人的要因に左右されず、安定したデータを得ることができます。これにより、経年変化の比較精度も向上し、再撮影の頻度を減少させ、業務の効率化に寄与しました。

画像解析の効果

画像解析においては、特に錆の検出が注目されました。従来の画像解析プログラムが有効に機能し、肉眼で確認可能な錆箇所をかなりの割合で特定できることが分かりました。暗い部分やコントラストの低い画像でも、中間処理を施すことで検出能力が向上することが確認されました。また、外壁のひび割れについても、画像解析を通じてしっかりと検出可能であり、さらなる精度向上のための追加処理が有効であることも分かりました。